| 共性 | 说明 |
|---|---|
| 可以存放任意元素 | 一般都放同类型 |
| 支持索引访问 | 甚至是负数 |
| 支持切片操作 | |
| 逗号分隔元素 | |
| 都是有序集合(容器) | |
| 可以随意嵌套 | |
| 序列解包 | a,b = [1,2]或者 a,b=(1,2)效果是类似的 |
通用序列操作(有增加篇幅之嫌疑^_-)
| 运算 | 结果 |
x in s |
如果 s 中的某项等于 x 则结果为 True，否则为 False |
x not in s |
如果 s 中的某项等于 x 则结果为 False，否则为 True |
s + t |
s 与 t 相拼接 |
s * n 或 n * s |
相当于 s 与自身进行 n 次拼接 |
s[i] |
s 的第 i 项，起始为 0 |
s[i:j] |
s 从 i 到 j 的切片 |
s[i:j:k] |
s 从 i 到 j 步长为 k 的切片 |
len(s) |
s 的长度 |
min(s) |
s 的最小项 |
max(s) |
s 的最大项 |
s.index(x[, i[, j]]) |
x 在 s 中首次出现项的索引号（索引号在 i 或其后且在 j 之前） |
s.count(x) |
x 在 s 中出现的总次数 |
| 差异 | 列表 | 元组 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 可变性 | 可变mutable | 不可变immutable | |
| 可变性的另外说明 | 动态 | 静态 | 列表长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素；元组长度大小固定，无法增加删减或者改变 |
| 一个元素的定义 | [1] | (1,) | 元组必须要加一个逗号，不然是元素自身的类型 |
| 符号 | [] | ()或者不要 | t1 = (1,2) 或者 t1 = 1,2 甚至 t1 = 1, 也是元组 |
| 元组打包 | 没有打包一说 | t = 1,2,3 | |
以上都是简单的，但下面这些可能你想不到
li1 = [1,2,3]
li1.__sizeof__() # 64
t1 = (1,2,3)
t1.__sizeof__() # 48
可以看到元组比列表同等条件下少了16字节
事实上，由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素
由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小，这样 才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间，来看这个例子
li1 = []
li1.__sizeof__() # 空列表的存储空间为40字节
li1.append(1)
li1.__sizeof__() # 72 字节 加入了元素1之后，列表为其分配了可以存储4个元素的空间 每个元素 8字节
li1.append(2)
li1.append(3)
li1.append(4)
li1.__sizeof__() # 72字节， 所以你家了4个元素，仍然是 72
li1.append(5)
li1.__sizeof__() # 104 字节 ， 再加一个元素，不够了，需要再给你32字节
上面的例子，大概描述了列表空间分配的过程。可以看到，为了减小每次增加/删减操作时 空间分配的开销，Python每次分配空间时都会额外多分配一些，这样的机制叫做over-allocating， 保证了其操作的高效性，增加/删除的时间复杂度均为O(1)
据此，可以得出：元组要比列表更加轻量级一些，元组的性能速度要略优于列表
列表可以用来实现堆栈，非常容易，最后插入的最先取出（“后进先出”）。把元素添加到堆栈的顶端，使用 append() 。从堆栈顶部取出元素，使用 pop() ，不用指定索引。
虽然列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（“先进先出”）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位），应该用collections.deque
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])